遗传算法实例参考ppt课件-展示页

分配结果为：1，7，7，1，7，1，1开yunapp体育官网入口下载手机版，7，2，7，1，3开元棋官方正版下载，8，1，8。该方案对应的总收益可计算得出。请注意，最大遗传代数设定为MAXGEN=400，这样方能较为稳定地获得总收益值。其中，%fix()的值等于ObjVSel，即ObjVSel等于targetalloc(SelCh)。将矩阵SelCh进行复制，得到新的矩阵SelCh=mutbga(SelCh, f)。然后，对SelCh进行重组，并执行交叉操作，其中交叉操作使用f作为参数。

将染色体、适应度值FitnV和GGAP进行分配，选择适应度值SelCh，构建初始种群，通过目标分配ObjV计算，执行计算过程，并创建基础值BaseV，参数分别为15和8。

该数据序列为：.87, .52, .11, .78, .72, .69, .94, .72, .36, .28, .27, .74, .24, .78, .45。染色体的长度是由一系列按目标批次编号顺序排列的火力单元分配编号所构成的，这些编号共同体现了一种可能的分配模式。第 j 批目标的威胁程度评估结果为 wj，针对第 i 个火力单元对第 j 批目标实施射击的有利性估计值为 pij，据此，各火力单元对各个批次目标实施拦截的效益值可表示为 cij，其计算公式为 cij=wj*pij，其中 cij反映了对我方实施拦截行动所能获得的收益程度。火力单元的配置可能因导弹种类的差异、部署位置的变动以及预警时间的长短而有所区别。在目标分配任务启动前，我们已对每一批次目标的潜在威胁等级以及各火力单元针对这些目标射击的效益进行了综合评估和等级划分。接下来，我们将通过实例进行详细说明。具体而言，目标分配问题可以描述为：有m个地空导弹火力单元需要将n批空袭目标进行合理分配。离线性性能评估中，离线性能的具体表达形式为：Tte tfTsX e1**，该表达式等于T代中所有个体适应度函数值之和除以T，其中(* tfe代表第t代中表现最佳的个体的适应度函数值；(* sXe则表示从第1代到第T代，每次选取最佳适应度函数值的平均值。遗传算法性能评估指标包括：首先，进行线性性能的测评，该性能以在线形式体现，计算公式为：Ttee tfTsX1)(1)，其中T代表进化过程中的代数，t代表第t代的平均适应度函数，而表示的是从第1代到第T代所有适应度函数值的平均性能。进化算子的遍历特性让遗传算法在概率层面能高效地执行全局搜索，与之相对，传统优化方法则依赖于对邻近点的比较，进而转移到更优的点，实现收敛于局部最优解的过程。种群中适应度值最高的染色体被选为问题的满意解或最佳解。遗传算法的构成要素可以概括为一个包含八个元素的集合：其中包括个体的编码方式C，用于评估个体适应度的函数E，初始的种群P0，种群规模M，选择操作Φ，交叉操作Γ，变异操作Ψ开元ky888棋牌官网版，以及遗传运算的终止条件T。遗传算法，简称GA，源自生物进化法则，如适者生存与自然选择，是一种模仿生物遗传特性的随机搜索技术。1975年，美国研究者提出了遗传算法，该算法具有天然的并行性和更出色的全局优化能力；它可以直接对结构对象进行操作，无需考虑求导和函数连续性的限制；同时，它采用了概率化的优化策略，能够自动识别并引导搜索空间，并能够自适应地调整搜索方向，无需依赖明确的规则。遗传算法的核心步骤包括：首先，对初始群体进行设定；其次，对群体中每个个体的适应度进行评估；再者，依据个体适应度值来决定。